20xx年全国计算机等级考试四级数据库工程师重点章节总结内容摘要:

DFD 方法的基本对象 数据流:具有名字且有流向的数据,用标有名字的箭头表示。 处理:表示对数据的加工和变换,在图中用矩形框表示。 数据存储:表示用数据库形式存储的数据,对其存取分别以指向或离开数据存储的箭头表示。 数据源及数据终点:表示当前系统的数据来源和去向,其图形符号以平行四边形表示。 开发 DFD 图 DFD 图采用自顶而下逐步细化的结构化分析方法表示目标系统。 DFD 方法应以软件项目的功能为中心进行抽象和分解,以数据流的变换来分析数据对企业中各类业务活动的影响。 数据字典 数据字典包括以下说明信息: (1) 源点及终点词条描述。 (2) 数据流词条描述。 (3) 数据存储。 (4) 处理描述。 (5) 数据元素词条描述。 IDEF0 建模方法 概述 IDEF0 的基本思想是结构化分析方法,强调自顶而下有控制地逐步地展开细节,全面地描述系统,且通过建模来理解一个系统。 一个模型由图形文字说明、词汇表及相互的交叉引用表组成。 IDEF 方法的优点:具有模型元素单一、语义丰富、更易于从全局角度分析考察问题,模型容易理解。 IDEF0 方法 基本元素 (1) 矩形:代表活动,活动名称标在矩形内,活动编号按要求标在矩形框右下角指定位置。 (2) 箭头:左边的输入箭头代表完成活动需要的数据、上方的控制箭头描述了影响活动的执行的事件或约束、右边的输出箭头说明由活动产生的结果及信息、下方进入的机制箭头表示实施该活动的物理手段或资源。 (3) 输入输出箭头描述活动是什么 (what)、控制箭头描述为何这么做 (why)、机制箭头表示如何做 (how)。 IDEF0 模型 (1) 一个 IDEF0 模型由一组图形组成,这些图形组成一个由父到子的层次结构图,这组图 形把一个复杂事物按自顶向下逐步细化的方式分解成一个个简单的或多个组成部分。 建模规则 (1) 矩形框:用动词为矩形内活动命名,每个矩形要至少有一个控制箭头和输出箭头,可以没有输入,但不可以同时没有输入和控制。 (2) 箭头:箭头代表数据约束,而不是代表流或顺序。 (3) 其他: (A) ICOM 码:只有一端与矩形相连的箭头叫边界箭头,这些箭头表示父矩形框的输入、控制和输出。 IDEF0 用专门的记号 ICOM 码来说明父子图中的箭头关系。 子图中每个边界箭头的开端分别用字母 I、 C、 O、 M 来标明是输入、控制、输出及机制,再用一个数字表示其在父矩形框中箭头的相对位置。 (B) 结点号: IDEF0 模型是一组有一定层次结构的图形,通常用结点号来标志图形或矩形框在层次图中的位置。 (C) 模型名:每个模型有一个名字,通常用名字代表主题,用子名字表示不同的模型。 基本名字与子名字间用“ /”隔开,如 A/B/C, A 是主题、 B 是模型号、 C 是结点号。 建模过程及步骤 IDEF0 建模过程及步骤: (1) 明确目的,确定范围:在建模前首先要明确目的和意图,确定问题域。 (2) 建立内外关系图 A0 图:根据系统目标、功能建立内外关系图 A0 图,以确定整个模型的内外关系,确定系统的边界。 (3) 构造顶层图:把 A0 图分解成 3~6 个主要部分得到 A0 图, A0 图是模型真正的顶层图。 (4) 开发 IDEF0 层次结构图:对 A0 图中的每个矩形框进行分解,就形成了基本的图形层次结构。 在分解时要列出所有的数据项和活动表,分解的次序采用以下原则: (A) 保持在同一水平上进行分解,均匀的模型深度。 (B) 按困难程序进行选择。 (5) 写文字说明。 (6) 检查确认图形。 DFD 与 IDEF0 的比较 DFD 与 IDEF0 共同点:都是结构化分析思想,强调自顶而下逐步求精的方法对现实世界建模,先抓住主要的问题,形成较高层次的抽象,再由粗到细、由表及里地逐步细化,将一个大问题分解成几个小问题,对这小问题再进行分析求解。 DFD 与 IDEF0 区别: (1) DFD 图用箭头 (数据流 )来描述数据移动的方向、数据处理及处理之间的数据依赖关系。 IDEF0 图也用箭头代表数据流,但在 IDEF0 中不是强调流或顺序,而是强调数据约束。 (2) 从表达形式上看, DFD 图与 IDEF0 图都是用箭头和处理表达一个企业或组织的业务流程。 但 IDEF0 图的箭头不仅能够表示数据流,还可以表示控制流和说明处理或实施方式的一些约束。 (3) 从模型元素的组成上来看, DFD 模型由 4 种元素组成,即外部顶、数据流、数据存储和处理。 而 IDEF0 模型元素的组成更加简单,只有 2 种元素组成,即箭头和活动。 (4) 从模型规范上来讲, IDEF 方法更加规范。 (5) IDEF0 模型结构清楚,便于理解和沟通。 第四章 数据库概念设计及数据建模 数据库概念设计概述 数据库概念设计的任务 定义和描述应用领域涉及的数据范围。 获取应用领域或问题域的信息模型。 描述清楚数据的属性特征。 描述清楚数据之间的关系。 定义和描述数据的约束。 说明数据的安全性要求。 支持用户的各种数据处理需求。 保证信息模型方便地转换成数据库的逻辑结构,同时便于用户理解。 概念设计过程 概念设计的依据:是需求分析阶段的文档,通过对这些文档的分析理解,构造出信息模型,编写数据库概念设计说明书,信息模型和数据库概念设计说明书是数据库逻辑设计的依据。 概念设计的基本步骤: (1) 确定实体集。 (2) 确定联系和联系类型。 (3) 建立由信息模型表示的企业模型。 (4) 确定实体集属性。 (5) 对信息模型优化。 数据建模方法 数据建模方法的共同特点是: (1) 能够真实客观地描述现实世界中的数据及数据之间的关系。 (2) 组成模型的概念少,语义清楚,容易理解。 (3) 不同概念的语义不重叠,概念无多义性。 (4) 用图形方式描述数据,数据直观易懂,有利于数据库设计者和用户交流。 (5) 这种数据模型容易转换成数据库逻辑设计阶段需要的数据结构。 ER 建模方法 基本概念 实体或实例:指客观存在并可相互区分的事物,可以是一个具体的人或物,也可以是抽象的事件或概念。 实体集:表示一个现实的和抽象事物的集合,这些事物必须具有相同的属性或特征。 属性:用于描述一个实体集的性质和特征。 码:实体集中能惟一标识每一个实例的属性或属性组。 联系:描述现实世界中实体之间的关系。 (1)一对一联系。 (2)一对多联系。 (3)多对多联系 ER 方法语法 ER 方法中用矩形框表示实体集,矩形框内写上实体集的名称。 ER 模型用菱形表示联系,联系名写在菱形框内。 ER 模型中实体集的属性用椭圆或圆角矩形框表示,属性名字写在其中。 IDEF1X 建模方法 IDEF1X 概述 IDEF0 侧重描述系统功能,被称为功能建模方法。 IDEF1X 侧重分析、抽象和概括应用领域中的数据,称为数据建模方法。 IDEF1X 方法具有丰富的语法和语义。 实体集分为 (1)独立标识符实体集。 (2)从属标识符实体集。 实体集之间的联系分为: (1)标定型联系。 (2)非标定型联系。 (3)分类联系。 (4)不确定联系 IDEF1X 模型元素 实体集: (1) 实体集语义:如果一个实体集的每一个实例都能被惟一地标识,而不决定于它与其他实体的联系,那么该实体集称为独立实体集。 否则就叫从属实体集。 (2) 实体集语法: IDEF1X 用矩形框来表示独立实体集,用圆角矩形框来表示从属实体集。 联系: (1) 联系语义: (A) 标定型联系:一个“确定型联系”中,如果子女实体集中的每个实例都是由它与双亲的联系而确定的,这个关系称为“标定型联系”。 (B) 非标定型联系:一个“确定型联系”中,如果子女实体集中的每一个实例都能被惟一地确认而无需了解与之相联系的双亲实体集的实例,这个问题关系叫“非标定型联系”。 (C) 分类联系:是两个或多个实体集之间的联系,且在这些实体集中存在一个一般实体集,它的每一个实例都恰好与一个且仅一个分类实体集的一个实例相联系。 (D) 不确定联系:一个非确定联系又称为多对多联系,这种联系关联的两个实体集之间,任一实体集的一个实例都将对应另一实体集的 0 个、 1 个或多个实例。 (2) 联系的语法: (A) 标定联系语法:在 IDEF1X 图中, 联系的语法用直线表示,在一个标定型联系中,子女实体集总是一个从属实体集,用圆角矩形框表示。 (B) 非标定联系语法:如果两个实体集之间有关系,并且是一个非标定联系,就用一条虚线把它们连接起来。 (C) 分类联系语法:一般实体集的一个实例只能与分类实体集的一个实例相对应。 (D) 不确定联系 m:n 的语法:不确定联系用一个两端带有实心圆的线段描述,表示多对多的连接关系。 属性 (1) 属性的语义:用来描述一类现实或抽象事物的特征或性质。 一个属性的具体取值叫属性实例,它由属性的类型和值来定义。 (2) 属性 的语法 (A) 主码和非主码属性语法:在一个实体集中属性要有惟一的名字,属性名由名词表示,主码属性名后加 (PK)标注,被列在属性列表的顶端,并用水平线将主码和其他属性分开。 (B) 外码语法:在外码属性后加“ FK”来识别由联系继承得到的外来属性。 建模过程 第一阶段:建模规划及准备 (1) 建模目标: (A) 目标说明:回答将构造的模型完成什么功能,涉及的问题和数据范围,同时说明是一个当前系统模型还是待建模型。 (B) 范围说明:在建模初期要给出模型覆盖的问题范围。 (2) 建模计划 (A) 项目说明。 (B) 收集数据。 (C) 定义实体。 (D) 定义联系。 (E) 定义码属性。 (F) 定义非码属性。 (G) 确认模型。 (H) 评审验收。 (3) 组织队伍:包括项目负责人、建模者、信息源、课题专家、评审委员会 第二阶段:定义实体集 (1) 目标是标识和定义应用领域中的实体集,方法是分类标识原始材料中的所有名词。 (2) 区别实体集名词和非实体集名词的方法,是否具有下列特征: (A) 它能够被描述或说明吗 ? (B) 有多少同类的实例吗 ? (C) 每个实例可以被标识和区分吗 ? 第三阶段:定义联系 (1) 标识实体集之间的联系:建立联系矩阵,联系矩阵由一个二维数组表示。 把实体集沿水平和垂直两方向列出,分析两个实体间的联系,有联系就用“ X”表示,不存在联系用“ null”表示。 联系只标识直接关系,不标识间接关系。 (2) 定义联系:包括表示依赖、命名联系、关于联系的说明。 当实体集之间的依赖关系建立后,就可以命名联系了。 联系的名字可以动词表示。 原则必须是具体的、简明的和有意义的。 (3) 构造实体级数:实体级图的范围和数目 ,依赖于建模的规模和建模问题涉及的实体集数目。 第四阶段:定 义健 (1) 分解不确定的联系:把实体级图中不确定的关系转换成确定的连接形式,把每一个不确定的联系转换成为两个确定的联系。 (2) 标识码属性:码属性是那些能够惟一识别实体集中每一个实例的属性。 (3) 迁移主码:把一个实体集的主码复制到其他有关实体集的过程,但要遵守以下规则: (A) 在一个联系中,迁移总是从父到子或从一般实体集移向分类实体集。 (B) 主码属性才能被迁移,如主码由多个属性组成,则要全部迁移。 第五阶段:定义属性 (1) 标识和定义非主属性。 (2) 建立属性的所有者。 (3) 确认属性的定义。 (4) 绘制局部数据视图。 (A) 实体集的名称和编号写在矩形框外的上面。 (B) 主码属性写在矩形框内水平线的上面并用“ PK”标注。 (C) 外码属性写在矩形框内水平线的下面并用“ FK”标注。 (D) 非主属性也可以写在矩形框内水平线的下面。 第五章 关系数据库逻辑设计 概述 基本概念 关系模型 关系模型采用一个二维表格在计算机中组织、存储、处理和管理数据。 (1) 关系名 (数据库名 ):由字母数字组成。 (2) 属性名。 (3) 关系模式和关系:描述模式描述关系的静态结构,由模式名、关系模式所包含的属性及属性值所满足的条件组成模式定义。 (4) 元组:描述关系中的行。 (5) 域:它定义关系的每个属性取值的类型。 (6) 主码:能够惟一标识关系中每一个元组的属性或属性组。 (7) 关系的数学定义:关系模式是建立在集合集论的基础上的,用数学的概念定义关系有。 (A) 定义一:域是值的集合,同一个域中的值具有相同的数据类型。
阅读剩余 0%
本站所有文章资讯、展示的图片素材等内容均为注册用户上传(部分报媒/平媒内容转载自网络合作媒体),仅供学习参考。 用户通过本站上传、发布的任何内容的知识产权归属用户或原始著作权人所有。如有侵犯您的版权,请联系我们反馈本站将在三个工作日内改正。